Python停用词表已更新,现在包含了最新的热门词汇。这些词汇在文本分析中可能会影响结果的准确性,因此需要被排除在外。
1. 获取停用词表
我们需要从网上下载一个中文停用词表,这里我们使用jieba库的内置停用词表。
import jieba 获取停用词表 stopwords = set(jieba.analyse.stop_words)
2. 读取文本数据
我们需要读取文本数据,这里我们假设文本数据存储在一个名为text_data.txt
的文件中。
with open('text_data.txt', 'r', encoding='utf8') as f: text = f.read()
3. 分词并去除停用词
使用jieba库对文本进行分词,并去除停用词。
import jieba.posseg as pseg 分词并去除停用词 words = [word for word, flag in pseg.cut(text) if word not in stopwords]
4. 统计词频
使用collections库中的Counter类统计词频。
from collections import Counter 统计词频 word_freq = Counter(words)
5. 更新热词表
将统计出的词频按照降序排列,取前N个作为热词。
更新热词表 hotwords = word_freq.most_common(N)
6. 输出热词表
将热词表输出到文件。
输出热词表 with open('hotwords.txt', 'w', encoding='utf8') as f: for word, freq in hotwords: f.write(f'{word}: {freq} ')
至此,我们已经完成了Python停用词表的更新热词表操作。
以下是一个简单的介绍,包含了两列:一列是Python停用词表,另一列是更新热词表。
请注意,停用词表是英文的,而更新热词表是中文的,这个介绍仅作为示例,实际上停用词表和热词表的内容可以根据实际需求进行调整,停用词表通常包含一些常见的、没有实际意义的单词,而热词表则包含当前热门的话题或关键词。
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